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文本分类中基于位置和类别信息的一种特征降维方法
  • ISSN号:1001-3695
  • 期刊名称:《计算机应用研究》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]解放军理工大学指挥自动化学院,南京210007, [2]解放军理工大学理学院,南京210007
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(70571087)
中文摘要:

从文本特征项所处的位置角度提出了特征项基于位置的降维方法;同时结合特征的类别分布进行了二次特征降维。这种基于位置和类别相结合的特征降维方法在最大程度减少信息损失的条件下,实现了特征维数的有效压缩。实验表明,该方法有较高的文本分类效率。

英文摘要:

From the position of the terms, this paper put forward a method to reduce the dimensionality. Meanwhile, combined with the sorts distributing, it once more reduced the feature dimension. Therefore, in precondition of the information loss least, connecting with the two aspects, used this method to complete the text feature decrease smartly. The test shows that this method has better precision in the text categorization.

同期刊论文项目
期刊论文 77 会议论文 10 获奖 2 著作 1
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期刊信息
  • 《计算机应用研究》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省计算机研究院
  • 主编:刘营
  • 地址:成都市成科西路3号
  • 邮编:610041
  • 邮箱:arocmag@163.com
  • 电话:028-85210177 85249567
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-3695
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1196/TP
  • 邮发代号:62-68
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,国内计算技术类重点核心期刊,国内外著名数据库收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:60049